Kategorien durchsuchen
Entdecken
Fiverr Pro
Deutsch
$
USD
Ich stelle dein ML-Modell als dockerisierten FastAPI-Service bereit
Schwierigkeiten haben mich sehr schnell wachsen lassen
Data Science und Machine Learning Engineer mit 6 Jahren Erfahrung in der Entwicklung und Implementierung von durchgängigen Geschäftslösungen, die Arbeitsabläufe optimieren. Ich spezialisiere mich dara...
Über diesen Service
Hast du Schwierigkeiten, Machine-Learning-Modelle von Jupyter-Notebooks in produktionsreife Systeme zu überführen? Als erfahrener MLOps-Ingenieur schließe ich die Lücke zwischen Data Science und Produktionstechnik.
Ich containerisiere Modelle, verfolge Experimente, richte automatisierte Tests ein oder deploye robuste Cloud-Pipelines, die genau auf deine Bedürfnisse zugeschnitten sind.
Kern-Stack für MLOps:
- Experiment Tracking & Versioning: MLflow
- Containerisierung: Docker
- API-Entwicklung: FastAPI (mit Swagger-Dokumentation)
- Tests & Qualitätssicherung: Pytest
- CI/CD-Automatisierung: GitHub Actions
- Cloud-Bereitstellung: Microsoft Azure
- Datenpipelines: BeautifulSoup & Selenium (für Datenakquise)
Warum mich wählen?
End-to-End-Expertise: Nachweisliche Erfahrung bei der Bereitstellung komplexer Systeme, von Echtzeit-Analytics-Pipelines bis hin zu Computer Vision und NLP-Apps.
Produktionorientiert: Sauberer, modularer Code mit automatisierten Tests minimiert Fehler und senkt die Anzahl der Fehlalarme.
Klare Kommunikation: Regelmäßige Updates und ausführliche Dokumentation, damit dein Team das System nach der Lieferung leicht warten kann.
Lass uns dein Machine-Learning-Modell heute in ein robustes Produktions-Asset verwandeln! Schreib mir vor der Bestellung, um deinen individuellen Projekt-Stack zu besprechen.
Domäne:
Maschinelles Lernen
•
Zeitreihenanalyse
Programmiersprache:
Python
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
tensorflow
•
Excel
•
MLflow
•
Azure ML Studio
Technologie:
Python
•
scikit-learn
•
MLflow
•
Pandas
•
Excel
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Was, wenn ich bereits ein Modell habe, aber nicht weiß, wie ich es deployen soll?
Ich nehme deine trainierten Modellartefakte (.pkl, .h5 usw.) und verwandle sie in ein produktionsfähiges Asset. Das umfasst Containerisierung (Docker), den Aufbau einer FastAPI API und die Einrichtung von CI/CD für eine zuverlässige Bereitstellung auf Azure.
Übernimmst du den Datenakquise-Prozess, wenn die Daten noch nicht bereitstehen?
Ja. Ich habe Erfahrung mit der Implementierung von Datenaufnahme-Pipelines mittels Web Scraping (BeautifulSoup, Selenium) oder der Handhabung bereits vorhandener Datensätze. Wir können den benötigten Daten-Schema während der Scoping-Phase festlegen.
Was umfasst "end-to-end MLOps" genau?
Es ist der komplette Lebenszyklus: vom Tracking der Experimente und Versionierung der Modelle mit MLflow, über automatisierte Tests (Pytest), dem Aufbau der API bis hin zum Deployment der stabilen Infrastruktur via CI/CD und Azure.
Ist dieses Setup für Echtzeit-Vorhersagen oder nur Batch-Processing geeignet?
Mein Stack (FastAPI & Docker) ist auf hohe Performance und geringe Latenz ausgelegt, ideal für Echtzeit-Inferenz-APIs. Wir können die Architektur an deine spezifischen Vorhersagegeschwindigkeiten anpassen.
Kannst du das System in meine bestehende Cloud-Infrastruktur (z.B. Azure) integrieren?
Ja. Ich spezialisiere mich auf das Deployment robuster ML-Systeme direkt auf Microsoft Azure. Wir sorgen für eine nahtlose Integration, unter Einsatz von GitHub Actions für automatisierte Pipeline-Orchestrierung und Deployment.
